Statistiche e Big Data multivariate-regression

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Ho 2 variabili dipendenti (DV) ciascuna delle quali può essere influenzata dall'insieme di 7 variabili indipendenti (IV). I DV sono continui, mentre l'insieme di IV è costituito da un mix di variabili continue e binarie. (Nel codice sotto le variabili continue sono scritte in lettere maiuscole e variabili binarie in …

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Spiega la differenza tra regressione multipla e regressione multivariata, con un uso minimo di simboli / matematica

La regressione multipla e multivariata è davvero diversa? Che cosa è un variata in ogni modo?

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Perché abbiamo bisogno della regressione multivariata (al contrario di un mucchio di regressioni univariate)?

Ho appena sfogliato questo meraviglioso libro: analisi statistica multivariata applicata di Johnson e Wichern . L'ironia è che non sono ancora in grado di comprendere la motivazione per l'utilizzo di modelli multivariati (regressione) invece di modelli univariati separati (regressione). Ho esaminato i post 1 e 2 di stats.statexchange che spiegano …

28 regression multiple-regression inference multivariate-regression

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Trasmissione di un modello lineare multivariato come regressione multipla

Riformare un modello di regressione lineare multivariata come regressione lineare multipla è del tutto equivalente? Non mi riferisco semplicemente correre regressioni separate.ttt Ho letto questo in alcuni punti (Bayesian Data Analysis - Gelman et al. E Multivariate Old School - Marden) che un modello lineare multivariato può essere facilmente parametrizzato …

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Rete neurale per regressione multipla

Ho un set di dati contenente 34 colonne di input e 8 colonne di output. Un modo per risolvere il problema è prendere i 34 input e creare un modello di regressione individuale per ogni colonna di output. Mi chiedo se questo problema possa essere risolto utilizzando un solo modello, …

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Regressione lineare multivariata rispetto a diversi modelli di regressione univariata

Nelle impostazioni di regressione univariata, proviamo a modellare y= Xβ+ n o i s ey=Xβ+noisey = X\beta +noise dove un vettore di osservazioni e la matrice di progettazione con predittori. La soluzione è . n X ∈ R n × m m β 0 = ( X T X ) …

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Come interpretare i coefficienti di un modello misto multivariato in lme4 senza intercettazione generale?

Sto cercando di adattare un modello misto multivariato (ovvero, risposta multipla) R. A parte i pacchetti ASReml-re SabreR(che richiedono software esterno), sembra che ciò sia possibile solo in MCMCglmm. Nel documento che accompagna il MCMCglmmpacchetto (pagg.6), Jarrod Hadfield descrive il processo di adattamento di un modello come il rimodellamento di …

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regressione del processo gaussiana per set di dati di grandi dimensioni

Ho imparato a conoscere la regressione del processo gaussiano da video online e appunti delle lezioni, la mia comprensione è che se abbiamo un set di dati con punti allora assumiamo che i dati siano campionati da un gaussiano multivariato dimensionale. Quindi la mia domanda è nel caso in cui …

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Regressione lineare multivariata con lazo in r

Sto cercando di creare un modello ridotto per prevedere molte variabili dipendenti (DV) (~ 450) che sono altamente correlate. Le mie variabili indipendenti (IV) sono anche numerose (~ 2000) e altamente correlate. Se utilizzo il lazo per selezionare singolarmente un modello ridotto per ciascun output, non sono garantito che ottenga …

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Accoppiamento delle informazioni sulle serie temporali da fonti con più risoluzioni / scale spaziali

Ho molte immagini raster satellitari disponibili da diversi sensori. Da questi, quelli più grossolani hanno una risoluzione temporale molto abbondante. I raster di media risoluzione tendono ad avere meno date di acquisizione ma sono ancora disponibili alcune informazioni. Le risoluzioni più fini hanno una risoluzione temporale molto bassa, che va …

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